JP7037988B2 - Surveying system - Google Patents

Surveying system Download PDF

Info

Publication number
JP7037988B2
JP7037988B2 JP2018070005A JP2018070005A JP7037988B2 JP 7037988 B2 JP7037988 B2 JP 7037988B2 JP 2018070005 A JP2018070005 A JP 2018070005A JP 2018070005 A JP2018070005 A JP 2018070005A JP 7037988 B2 JP7037988 B2 JP 7037988B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
unit
measurement
surveying instrument
server
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018070005A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019179007A (en
Inventor
大輔 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Topcon Corp
Original Assignee
Topcon Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Topcon Corp filed Critical Topcon Corp
Priority to JP2018070005A priority Critical patent/JP7037988B2/en
Publication of JP2019179007A publication Critical patent/JP2019179007A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7037988B2 publication Critical patent/JP7037988B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C15/00Surveying instruments or accessories not provided for in groups G01C1/00 - G01C13/00
    • G01C15/002Active optical surveying means

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)

Description

本発明は、通信ネットワークを介して通信可能な測量機とサーバを備える測量システムに関する。 The present invention relates to a surveying system including a surveying instrument and a server capable of communicating via a communication network.

測量機(トータルステーション)は、測定点に置かれたターゲットに測距光を照射し、その反射光を受光して測距を行うと共に、望遠鏡の回転角に基いて測角を行う。 A surveying instrument (total station) irradiates a target placed at a measurement point with ranging light, receives the reflected light to perform ranging, and measures the angle based on the angle of rotation of the telescope.

特許文献1には、測量機の回動部の回転軸のブレおよび測距光軸のズレを正確に検出し、補正の精度を向上させるための方法が開示されている。 Patent Document 1 discloses a method for accurately detecting the deviation of the rotation axis of the rotating portion of the surveying instrument and the deviation of the distance measuring optical axis and improving the accuracy of the correction.

同様に、測量機の機能を向上させる方法は種々提案されており、それらの方法は、一般にソフトウェアとして、測量機に内蔵されたプログラムを実行することで実現される。 Similarly, various methods for improving the functions of the surveying instrument have been proposed, and these methods are generally realized as software by executing a program built in the surveying instrument.

しかし、装置毎に異なる固有特性、異なる使用環境等のため、内蔵されたプログラムだけでは、測量機の機能を正しく発揮できない場合があるという問題がある。また、測量機の経年変化、使用環境、使用用途の変化によっても同様の問題がある。 However, there is a problem that the functions of the surveying instrument may not be exhibited correctly only by the built-in program due to the unique characteristics and different usage environments of each device. In addition, there are similar problems due to changes in the surveying instrument over time, usage environment, and usage.

このような問題に対応するには、作業者が熟練の勘により、動作の設定を調整したり、販売代理店やメーカが測量機を回収し、それぞれの状態に合わせてプログラムを修正したりする必要がある。 To deal with such problems, the operator adjusts the operation settings with skillful intuition, or the distributor or manufacturer collects the surveying instrument and modifies the program according to each condition. There is a need.

このため、作業者の熟練度に関わらず、自動的に動作を最適化することができ、販売代理店やメーカで回収して、プログラムの修正をする必要のない測量システムが求められている。 Therefore, there is a demand for a surveying system that can automatically optimize the operation regardless of the skill level of the worker and does not need to be collected by a sales agent or a manufacturer and modified in the program.

特開2009-156773号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-156773

本発明は、かかる事情を鑑みてなされたものであり、測量機の固有特性や、使用環境等の変化に応じて、自動的に動作を最適化することができる測量システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object of the present invention is to provide a surveying system capable of automatically optimizing the operation according to changes in the unique characteristics of a surveying instrument, the usage environment, and the like. And.

上記目的を達成するために、本発明の一つの態様に係る測量システムは、測距光を出射しターゲットで反射した前記測距光を受光して、前記ターゲットまでの測距および測角を行う測定部、前記測定部を制御する演算制御部、および通信ネットワークを介して外部と通信可能な通信部を備える測量機と、前記測量機と同一の構成を有する第1の外部機器と、サーバ制御部、前記測量機および前記第1の外部機器とそれぞれ通信可能なサーバ通信部、および前記測量機ならびに前記第1の外部機器の測定に関するデータ、および前記測量機ならびに前記1の外部機器に関する情報を記憶するサーバ記憶部を備えるサーバとを備え、前記サーバ制御部は、前記サーバに記憶された前記データならびに前記情報に基いて前記測量機の異常を検出する異常検出部、前記サーバに記憶されたデータまたは前記情報に基いて、機械学習により前記異常の原因を解析し、異常状態を改善する方法を予測する原因解析部、および前記解析ならびに予測の結果を測量機に報告する報告部を備え、前記演算処理部は、前記サーバに異常検出を指令する異常検出指令部、前記サーバに原因解析を指令する原因解析指令部、および前記サーバより、前記解析及び予測の結果に基いて、動作プログラムを最適化するプログラム修正部を備えることを特徴とする。 In order to achieve the above object, the surveying system according to one aspect of the present invention emits distance measuring light and receives the distance measuring light reflected by the target to perform distance measurement and angle measurement to the target. A surveying instrument having a measuring unit, an arithmetic control unit that controls the measuring unit, and a communication unit capable of communicating with the outside via a communication network, a first external device having the same configuration as the surveying instrument, and server control. Unit, a server communication unit capable of communicating with the surveying instrument and the first external device, data related to the measurement of the surveying instrument and the first external device, and information about the surveying instrument and the external device 1. A server including a server storage unit for storing, the server control unit is stored in the server, an abnormality detection unit that detects an abnormality of the surveying instrument based on the data stored in the server and the information. It is equipped with a cause analysis unit that analyzes the cause of the abnormality by machine learning based on the data or the information and predicts a method for improving the abnormal condition, and a reporting unit that reports the result of the analysis and prediction to a surveying instrument. The arithmetic processing unit outputs an operation program based on the results of analysis and prediction from the abnormality detection command unit that commands the server to detect an abnormality, the cause analysis command unit that commands the server to analyze the cause, and the server. It is characterized by having a program modification unit for optimization.

上記態様において、前記測定に関するデータは、測定結果データ、精度データ、および測定ステータスデータを備え、前記異常検出部は、前記精度データに基づいて前記測定結果データの異常を検出し、前記原因解析部は、機械学習により前記測定結果データ、前記精度データ、および前記測定ステータスデータとの対応を学習した結果に基づいて、前記異常の原因を解析するとともに異常状態を改善する方法を予測し、前記プログラム修正部は、前記異常状態を改善する方法を実行し得るように、測定プログラムを修正することも好ましい。 In the above aspect, the data related to the measurement includes measurement result data, accuracy data, and measurement status data, and the abnormality detection unit detects an abnormality in the measurement result data based on the accuracy data, and the cause analysis unit. Predicts a method for analyzing the cause of the abnormality and improving the abnormal state based on the result of learning the correspondence with the measurement result data, the accuracy data, and the measurement status data by machine learning, and predicts the program. It is also preferable that the correction unit modifies the measurement program so that the method for improving the abnormal condition can be executed.

また、上記態様において、前記演算制御部は、結果送信部をさらに備え、プログラム修正結果を、前記サーバに送信し、前記サーバ記憶部は、前記プログラム修正結果を記憶することも好ましい。 Further, in the above aspect, it is also preferable that the arithmetic control unit further includes a result transmission unit to transmit the program modification result to the server, and the server storage unit stores the program modification result.

また、上記態様において、前記第1の外部機器とは異なる種類の第2の外部機器をさらに備え、前記原因解析部は、前記測量機および前記第1の外部機器それぞれの測定に関するデータおよび前記測量機および前記第1の外部機器に関する情報に加えて、第2の外部機器に関するデータおよび前記通信ネットワークを介して利用可能なデータの少なくとも一方に基いて、前記異常の原因の解析および異常状態の改善方法の予測を行うことも好ましい。 Further, in the above aspect, a second external device of a type different from that of the first external device is further provided, and the cause analysis unit includes data and the survey regarding the measurement of each of the surveying instrument and the first external device. Analysis of the cause of the anomaly and improvement of the anomalous condition based on at least one of the data about the second external device and the data available via the communication network, in addition to the information about the machine and the first external device. It is also preferable to predict the method.

前記測量機は、入力部および出力部を備え、前記サーバは、前記異常検出部および前記原因解析部による異常検出および原因解析ならびに改善方法予測の結果を前記測量機に報告する報告部を備え、前記演算制御部は、前記異常検出部による異常検出結果、前記原因解析部による異常状態の改善方法の予測結果に基いて、前記出力部を用いて作業者に報告・助言を行う報告・助言部を備え、前記入力部は、作業者からの指令を入力可能とすることも好ましい。 The surveying instrument includes an input unit and an output unit, and the server includes a reporting unit that reports the results of abnormality detection, cause analysis, and improvement method prediction by the abnormality detection unit and the cause analysis unit to the surveying instrument. The calculation control unit uses the output unit to report and give advice to the operator based on the abnormality detection result by the abnormality detection unit and the prediction result of the method for improving the abnormality state by the cause analysis unit. It is also preferable that the input unit can input a command from an operator.

上記構成によれば、測量機の固有特性や、使用環境等の変化に応じてプログラムを自動的に修正できるので、測量機の動作を最適化することができる。 According to the above configuration, the program can be automatically modified according to changes in the unique characteristics of the surveying instrument, the usage environment, and the like, so that the operation of the surveying instrument can be optimized.

本発明の第1の実施の形態に係る測量システムの構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the surveying system which concerns on 1st Embodiment of this invention. 同形態の測量システムに使用される測量機の右方斜視図である。It is a right perspective view of the surveying instrument used in the surveying system of the same form. 同形態の測量システムを用いる、対回観測動作のフローチャートである。It is a flowchart of the counter-measurement operation using the same type of surveying system. 同形態の測量システムにおける、プログラムの自動修正の処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process of automatic correction of a program in the surveying system of the same form. 同形態の測量システムを用いる、最適化された対回観測動作のフローチャートである。It is a flowchart of an optimized counter-measure observation operation using the same form of surveying system. 同形態の測量システムにおける、プログラムの自動修正の方法を説明する図である。It is a figure explaining the method of automatic correction of a program in the surveying system of the same form. (a),(c),(e)は同形態の測量システムに係る測量機の表示部に表示された測量機からのメッセージを示す図であり、(b),(d),(f)は、同表示部に表示された、作業者によって入力された指示を示す図である。(A), (c), and (e) are diagrams showing messages from the surveying instrument displayed on the display unit of the surveying instrument according to the surveying system of the same form, (b), (d), and (f). Is a diagram showing an instruction input by the operator displayed on the display unit. 同形態の測量機における、プログラムの自動修正の処理のフローチャートである。It is a flowchart of the process of automatic correction of a program in the surveying instrument of the same form. (a),(c),(e)は同形態の測量システムに係る測量機の音声出力部より出力される測量機からのメッセージを示す図であり、(b),(d),(f)は、音声入力部から、作業者により入力される指示を示す図である。(a), (c), and (e) are diagrams showing messages from the surveying instrument output from the voice output unit of the surveying instrument related to the surveying system of the same form, (b), (d), and (f). ) Is a diagram showing an instruction input by the operator from the voice input unit. (a),(c),(e)は同形態の測量システムに係る測量機の表示部に表示された測量機からのメッセージを示す図であり、(b),(d),(f)は、同表示部に表示された、作業者によって入力された指示を示す図である。(A), (c), and (e) are diagrams showing messages from the surveying instrument displayed on the display unit of the surveying instrument according to the surveying system of the same form, (b), (d), and (f). Is a diagram showing an instruction input by the operator displayed on the display unit. (a),(c)は同形態の測量システムに係る測量機の音声出力部より出力される測量機からのメッセージを示す図であり、(b),(d)は、音声入力部から、作業者により入力される指示を示す図である。(A) and (c) are diagrams showing messages from a surveying instrument output from a voice output unit of a surveying instrument related to a surveying system of the same form, and (b) and (d) are diagrams showing messages from a voice input unit. It is a figure which shows the instruction input by an operator. (a),(c)は同形態の測量システムに係る測量機の表示部に表示された測量機からのメッセージを示す図であり、(b),(d)は、同表示部に表示された、作業者によって入力された指示を示す図である。(A) and (c) are diagrams showing messages from the surveying instrument displayed on the display unit of the surveying instrument related to the surveying system of the same form, and (b) and (d) are displayed on the display unit. In addition, it is a figure which shows the instruction input by a worker.

本発明の好適な実施の形態について、図面を参照しながら説明する。以下の実施の形態において、同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 A preferred embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following embodiments, the same configurations are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted.

実施の形態
(システムの構成)
図1は、本発明の実施の形態にかかる測量システム(以下、単に「システム」ともいう。)1の構成ブロック図である。
Embodiment (system configuration)
FIG. 1 is a block diagram of a surveying system (hereinafter, also simply referred to as “system”) 1 according to an embodiment of the present invention.

システム100は、測量機TS、サーバS、第1の外部機器EE1、および第2の外部機器EE2を備える。測量機TS、第1の外部機器EE1、および第2の外部機器EE2は、通信ネットワークNを介してサーバSと通信可能に構成されている。 The system 100 includes a surveying instrument TS, a server S, a first external device EE1, and a second external device EE2. The surveying instrument TS, the first external device EE1, and the second external device EE2 are configured to be able to communicate with the server S via the communication network N.

通信ネットワークNは、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、ワイド・エリア・ネットワーク、衛星通信ネットワーク等を適用可能であり、またそれらが複合的に組み合わせることも可能である。また、通信ネットワークNは、ケーブルを用いた有線通信あるいはWi-Fi等で構成された無線通信であっても構わない。 The communication network N can be applied to the Internet, a local area network, a wide area network, a satellite communication network, and the like, and can be combined in a complex manner. Further, the communication network N may be wired communication using a cable or wireless communication configured by Wi-Fi or the like.

(測量機TSの構成)
測量機TSは、トータルステーションである。図2は、図1のシステム1に使用される測量機TSの右方斜視図である。測量機TSは、外観上、整準器の上に設けられた基盤部2a、基盤部2a上を水平回転する托架部2b、および托架部2bの中央で鉛直回転する望遠鏡2cを備える。望遠鏡2cは、ターゲットを視準する視準光学系を備える。
(Structure of surveying instrument TS)
The surveying instrument TS is a total station. FIG. 2 is a right perspective view of the surveying instrument TS used in the system 1 of FIG. In appearance, the surveying instrument TS includes a base portion 2a provided on the leveling device, a rack portion 2b that horizontally rotates on the base portion 2a, and a telescope 2c that rotates vertically at the center of the base portion 2b. The telescope 2c includes a collimation optical system for collimating the target.

また、測量機TSは、機能的には、図1に示すように、測定部10、演算制御部30、記憶部40、作業者インタフェイス部50、通信部60を備える。 Further, the surveying instrument TS functionally includes a measuring unit 10, an arithmetic control unit 30, a storage unit 40, a worker interface unit 50, and a communication unit 60, as shown in FIG.

測定部10は、EDM(Electro-optical・Distance・Measuring・Instrument:光波測距儀)11、水平角検出器12、鉛直角検出器13、傾斜センサ14、GNSS受信機15、自動視準部16、水平回転駆動部17、鉛直回転駆動部18、時計19、および環境センサ21を備える。 The measuring unit 10 includes an EDM (Electro-Optical / Measurement / Measurement / Instrument) 11, a horizontal angle detector 12, a vertical angle detector 13, a tilt sensor 14, a GNSS receiver 15, and an automatic collimation unit 16. , A horizontal rotation drive unit 17, a vertical rotation drive unit 18, a clock 19, and an environment sensor 21.

EDM11は、発光素子、測距光学系および受光素子を備える。EDM11は、望遠鏡2cの内部に配置され、測距光学系は、視準光学系と光学要素を共有する。EDM11は、発光素子から測距光を出射し、ターゲットからの反射光を受光素子で受光して、ターゲットを測距する。 The EDM 11 includes a light emitting element, a distance measuring optical system, and a light receiving element. The EDM 11 is arranged inside the telescope 2c, and the ranging optical system shares an optical element with the collimation optical system. The EDM 11 emits range-finding light from the light emitting element, receives the reflected light from the target by the light receiving element, and measures the range of the target.

水平角検出器12および鉛直角検出器13は、ロータリーエンコーダであり、後述する水平回転駆動部17および鉛直回転駆動部18でそれぞれ駆動される托架部2bおよび望遠鏡2cの回転軸周りの回転角度を検出し、視準光軸Aの水平角および鉛直角を求める。 The horizontal angle detector 12 and the vertical right angle detector 13 are rotary encoders, and the rotation angles around the rotation axes of the rack portion 2b and the telescope 2c driven by the horizontal rotation drive unit 17 and the vertical rotation drive unit 18, which will be described later, respectively. Is detected, and the horizontal angle and the vertical angle of the collimation optical axis A are obtained.

傾斜センサ14は、整準器に備えられ、測量機本体の傾斜を検出し水平に整準するために使用される。 The tilt sensor 14 is provided in the leveling device and is used to detect the tilt of the surveying instrument body and level it horizontally.

GNSS受信機15は、GNSS衛星等の航法衛星からの航法信号を受信し、航法信号に基いて、自位置の衛星測位データを取得する。 The GNSS receiver 15 receives a navigation signal from a navigation satellite such as a GNSS satellite, and acquires satellite positioning data at its own position based on the navigation signal.

自動視準部16は、視準光学系、視準用光源、画像センサ等から構成され、視準光を視準用光源から出射し、ターゲットからの反射視準光を画像センサで受光して、受光結果に基づいて、視準光軸をターゲットに合致させる自動視準を行う。 The automatic collimation unit 16 is composed of a collimation optical system, a collimation light source, an image sensor, and the like. The collimation light is emitted from the collimation light source, and the reflected collimation light from the target is received by the image sensor to receive light. Based on the result, automatic collimation is performed to align the collimation optical axis with the target.

水平回転駆動部17および鉛直回転駆動部18はモータであり、演算制御部30に制御されて、それぞれ托架部2bを水平回転させ、望遠鏡2cを鉛直回転させる。 The horizontal rotation drive unit 17 and the vertical rotation drive unit 18 are motors, and are controlled by the arithmetic control unit 30 to horizontally rotate the rack unit 2b and vertically rotate the telescope 2c, respectively.

環境センサ21は、測量機TSの測定環境を測定するセンサであり、公知の構成を有する、温度センサ、湿度センサ、気圧センサ、風量計、振動計等種々のセンサを含む。これらのセンサは、単独で用いてもよく、複数を組み合わせて備えていてもよい。 The environment sensor 21 is a sensor that measures the measurement environment of the measuring instrument TS, and includes various sensors such as a temperature sensor, a humidity sensor, a barometric pressure sensor, an air flow meter, and a vibration meter, which have known configurations. These sensors may be used alone or in combination of two or more.

演算制御部30は、CPU(Central・Processing・Unit)、GPU(Graphical・Processing・Unit)を備える。演算処理部は、測定部、通信部、入力部から入力された各種情報に基いて、各種処理を実行する。また、演算制御部30は、測定プログラムを実行し、水平回転駆動部、鉛直回転駆動部の駆動を制御する。演算制御部30は、測定実行により得られる測定結果データ、精度データおよび測定ステータスデータを記憶部40に記憶し、通信部60を介してサーバに送信する。 The arithmetic control unit 30 includes a CPU (Central Processing Unit) and a GPU (Graphical Processing Unit). The arithmetic processing unit executes various processing based on various information input from the measurement unit, the communication unit, and the input unit. Further, the arithmetic control unit 30 executes a measurement program and controls the drive of the horizontal rotation drive unit and the vertical rotation drive unit. The calculation control unit 30 stores the measurement result data, the accuracy data, and the measurement status data obtained by the measurement execution in the storage unit 40, and transmits the measurement result data, the accuracy data, and the measurement status data to the server via the communication unit 60.

また、演算制御部30は、機能部として、測定実行部31、異常検出指令部132、原因解析指令部133、プログラム修正部34、報告・助言部35、および修正結果送信部36を備える。 Further, the arithmetic control unit 30 includes a measurement execution unit 31, an abnormality detection command unit 132, a cause analysis command unit 133, a program correction unit 34, a report / advice unit 35, and a correction result transmission unit 36 as functional units.

測定実行部31は、対回観測プログラムに従って測定を実行する。 The measurement execution unit 31 executes the measurement according to the counter-measurement observation program.

異常検出指令部132は、サーバに対して、測定における異常を、記憶部40に記憶されたデータおよび情報に基いて検出するよう指令する。 The abnormality detection command unit 132 instructs the server to detect an abnormality in measurement based on the data and information stored in the storage unit 40.

なお、「異常」とは、通常の状態と異なることをいい、測定の異常とは、測定が正常に行われないこと、測距値がでないこと、測定値が大きいこと、測定値が小さいこと、測定値の精度が悪いこと、測定時に自動視準ができないこと、データの取り込みが正常でないこと、出力データに異常があること、その他、自動測定ができないことなど測定に関する動作が通常とは異なることを含み、さらに、ある測定点で昨日と異なる測定結果であったことなどこれらの値や状態が過去と比較して変化したことなどを含む。 In addition, "abnormality" means that it is different from the normal state, and measurement abnormality means that the measurement is not performed normally, the distance measurement value is not correct, the measured value is large, and the measured value is small. , Measurement value accuracy is poor, automatic collimation cannot be performed at the time of measurement, data acquisition is not normal, output data is abnormal, and other measurement operations are different from normal. In addition, these values and conditions have changed compared to the past, such as the measurement result being different from yesterday at a certain measurement point.

原因解析指令部133は、異常検出部74が検出した異常の原因を解析し、改善方法を予測するようサーバに指令する。 The cause analysis command unit 133 analyzes the cause of the abnormality detected by the abnormality detection unit 74 and instructs the server to predict the improvement method.

プログラム修正部34は、原因解析部75による原因解析および改善方法予測結果に基いて、測定プログラムを最適化するように修正する。 The program modification unit 34 modifies the measurement program so as to be optimized based on the cause analysis by the cause analysis unit 75 and the prediction result of the improvement method.

修正結果送信部36は、プログラムの修正結果を、サーバSに送信する。 The modification result transmission unit 36 transmits the modification result of the program to the server S.

各機能部は、人工知能により制御されるソフトウェアとして構成されていてもよいし、専用の演算回路によって構成されていてもよい。また、ソフトウェア的に構成された機能部と、専用の演算回路によって構成された機能部が混在していてもよい。 Each functional unit may be configured as software controlled by artificial intelligence, or may be configured by a dedicated arithmetic circuit. Further, the functional unit configured by software and the functional unit configured by a dedicated arithmetic circuit may coexist.

記憶部40は、例えばRAM(Ramdam・Access・Memory)である。 The storage unit 40 is, for example, a RAM (Random, Access, Memory).

記憶部40は、各機能部の機能を実行するためのプログラムを記憶する。 The storage unit 40 stores a program for executing the function of each functional unit.

ユーザインタフェイス部50は、入力部51、表示部52を備える。 The user interface unit 50 includes an input unit 51 and a display unit 52.

入力部51は、例えば、操作ボタンであり、これにより、作業者は、指令を入力したり、設定の選択を行ったりできる。 The input unit 51 is, for example, an operation button, whereby the operator can input a command or select a setting.

表示部52は、例えば、液晶ディスプレイであり、測定結果、環境情報、設定情報等種々の情報を表示する。また、入力部51より、作業者によって入力された指令を表示する。 The display unit 52 is, for example, a liquid crystal display, and displays various information such as measurement results, environmental information, and setting information. In addition, the command input by the operator is displayed from the input unit 51.

なお、入力部51と表示部52とを一体的に構成して、タッチパネル式ディスプレイとしてもよい。 The input unit 51 and the display unit 52 may be integrally configured to form a touch panel display.

通信部60は、通信ネットワークNを介して、サーバSおよび外部機器EE1,EE2との通信を可能にするものであり、例えば、インターネットプロトコル(TCP/IP)を用いてインターネットに接続可能とする。 The communication unit 60 enables communication with the server S and the external devices EE1 and EE2 via the communication network N, and enables connection to the Internet using, for example, an Internet protocol (TCP / IP).

(サーバSの構成)
サーバSは、サーバ通信部71、サーバ記憶部72およびサーバ制御部73を備える。
(Configuration of server S)
The server S includes a server communication unit 71, a server storage unit 72, and a server control unit 73.

サーバ通信部71は、通信ネットワークNを介して、サーバSと、測量機TS、第1の外部機器EE1および第2の外部機器EE2との間で情報の送受信を可能とする。 The server communication unit 71 enables information to be transmitted / received between the server S and the surveying instrument TS, the first external device EE1 and the second external device EE2 via the communication network N.

サーバ記憶部72としては、例えば、HDD、ソリッドステートドライブ、半導体フラッシュメモリ、ブルーレイディスク等を用いることができる。 As the server storage unit 72, for example, an HDD, a solid state drive, a semiconductor flash memory, a Blu-ray disc, or the like can be used.

サーバ記憶部72は、測量機TS、第1の外部機器EE1および第2の外部機器EE2のそれぞれについて、測定結果データ、精度データ、および気温、気圧、湿度等の環境データ、その他対回観測の観測方法の設定(測定回数、測定条件等)に関するデータ、旋回時のモータ駆動状態に関するデータ、ならびに傾斜センサのデータ(以下、これらのデータを総称して「測定ステータスデータ」という。)(また、以下「測定結果データ」、「精度データ」および「測定ステータスデータ」を総称して、「測定に関するデータ」と言う。)を記憶する。また、サーバ記憶部72は、測量機TS、第1の外部機器EE1および第2の外部機器EE2のそれぞれについて、器械に関する情報として、機種名/製造年,登録プログラム等の器械固有の情報を記憶する。 The server storage unit 72 performs measurement result data, accuracy data, environmental data such as temperature, pressure, and humidity, and other counter-measures observations for each of the surveying instrument TS, the first external device EE1 and the second external device EE2. Data related to the setting of the observation method (number of measurements, measurement conditions, etc.), data related to the motor drive state during turning, and data from the tilt sensor (hereinafter, these data are collectively referred to as "measurement status data") (also referred to as "measurement status data"). Hereinafter, "measurement result data", "accuracy data" and "measurement status data" are collectively referred to as "measurement data"). Further, the server storage unit 72 stores instrument-specific information such as the model name / manufacturing year, registration program, etc. as information on the instrument for each of the surveying instrument TS, the first external device EE1 and the second external device EE2. do.

サーバ制御部73は、少なくとも高性能のCPUおよびメモリ(ROM、RAM等)を備える制御ユニットである。 The server control unit 73 is a control unit including at least a high-performance CPU and memory (ROM, RAM, etc.).

サーバ制御部73は、機能部として、異常検出部74、原因解析部75および報告部76を備える。 The server control unit 73 includes an abnormality detection unit 74, a cause analysis unit 75, and a reporting unit 76 as functional units.

異常検出部74は、測量機TSからの指令に応じて、サーバ記憶部72に記憶されたデータおよび情報に基いて、測定における異常を検出する。 The abnormality detection unit 74 detects an abnormality in the measurement based on the data and information stored in the server storage unit 72 in response to a command from the surveying instrument TS.

原因解析部75は、測量機TSからの指令に応じて、サーバ記憶部72に記憶されたデータおよび情報に基いて、機械学習により、異常の原因を解析し、異常状態の改善方法を予測する。 The cause analysis unit 75 analyzes the cause of the abnormality by machine learning based on the data and information stored in the server storage unit 72 in response to a command from the surveying instrument TS, and predicts a method for improving the abnormal state. ..

報告部76は、異常検出部74による検出結果、および原因解析部による解析結果および改善方法の予測結果を測量機TSに報告する。 The reporting unit 76 reports the detection result by the abnormality detection unit 74, the analysis result by the cause analysis unit, and the prediction result of the improvement method to the surveying instrument TS.

各機能部は、人工知能により制御されるソフトウェアとして構成されていてもよいし、専用の演算回路によって構成されていてもよい。また、ソフトウェア的に構成された機能部と、専用の演算回路によって構成された機能部が混在していてもよい。 Each functional unit may be configured as software controlled by artificial intelligence, or may be configured by a dedicated arithmetic circuit. Further, the functional unit configured by software and the functional unit configured by a dedicated arithmetic circuit may coexist.

(第1の外部機器EE1の構成)
第1の外部機器EE1は、測量機TSと同種のトータルステーションである。第1の外部機器EE1は、測定部81、演算制御部82、記憶部83、ユーザインタフェイス部84、通信部85を備える。これらはそれぞれ、測量機TSの測定部10、演算制御部30、記憶部40、ユーザインタフェイス部50、通信部60と同一であるので説明は省略する。
(Configuration of the first external device EE1)
The first external device EE1 is a total station of the same type as the surveying instrument TS. The first external device EE1 includes a measurement unit 81, an arithmetic control unit 82, a storage unit 83, a user interface unit 84, and a communication unit 85. Since these are the same as the measuring unit 10, the arithmetic control unit 30, the storage unit 40, the user interface unit 50, and the communication unit 60 of the surveying instrument TS, the description thereof will be omitted.

第1の外部機器EE1は、測量機TSと同様に、測定実行により得られる測定結果データ、精度データおよび測定ステータスデータを、通信部85を介して測定毎にサーバに送信する。 Similar to the surveying instrument TS, the first external device EE1 transmits the measurement result data, the accuracy data, and the measurement status data obtained by the measurement execution to the server for each measurement via the communication unit 85.

(第2の外部機器EE2の構成)
第2の外部機器EE2は、測量機TSとは異なる種類の測定器である。例えば、風速計、風量計、温度計、湿度計、振動計、その他の測定装置である。また、測量機TSとは構成の異なる、トータルステーション、電子レベル、トランシット等の測量機であってもよい。
(Configuration of the second external device EE2)
The second external device EE2 is a measuring instrument of a different type from the surveying instrument TS. For example, anemometers, air flow meters, thermometers, hygrometers, vibration meters, and other measuring devices. Further, it may be a surveying instrument such as a total station, an electronic level, or a transit, which has a different configuration from the surveying instrument TS.

第2の外部機器EE2は、少なくとも測定部91および通信部92を備える。 The second external device EE2 includes at least a measuring unit 91 and a communication unit 92.

測定部91は、外部機器の種類に応じて、公知の構成を備える。すなわち、風速計の場合は、公知の風速計の測定部としての構成を備える。 The measuring unit 91 has a known configuration according to the type of the external device. That is, in the case of an anemometer, it has a configuration as a measurement unit of a known anemometer.

通信部92は、通信ネットワークNを介して、サーバSとの間で、種々のデータの送受信を可能とする。 The communication unit 92 enables transmission / reception of various data to / from the server S via the communication network N.

第2の外部機器EE2は、測量機TS、第1の外部機器EE1と同様に、測定毎に、測定結果データ、および種々のデータをサーバSに送信する。 Similar to the surveying instrument TS and the first external device EE1, the second external device EE2 transmits measurement result data and various data to the server S for each measurement.

<実施例1>
1つの例として、本実施の形態に係る測量システム100を用いて、測量機TSの対回観測プログラムを自動修正する方法を説明する。
<Example 1>
As one example, a method of automatically modifying the counter-measurement observation program of the surveying instrument TS will be described using the surveying system 100 according to the present embodiment.

(出荷時の対回観測動作)
図3は、測量機TSの出荷時の対回観測プログラムによる、対回観測動作のフローチャートである。作業者が、測量機TSを操作して対回観測を開始すると、ステップS101で、測量機TSは、測定の準備として、測量機TSの設定および対回観測の測定方法の設定を行う。
(Countermeasure observation operation at the time of shipment)
FIG. 3 is a flowchart of the counter-observation operation by the counter-observation program at the time of shipment of the surveying instrument TS. When the operator operates the surveying instrument TS to start the counter-measures observation, in step S101, the surveying instrument TS sets the surveying instrument TS and the measurement method of the counter-measurement observation in preparation for the measurement.

具体的には、測量機TSの設定としては、チルトの整準、気象補正のための温度、気圧、湿度の設定、コリメーション補正設定、両差補正設定、ターゲットタイプ、プリズム定数の設定を行う。また、対回観測の測定方法の設定としては、器械点、測定点の点名、器械高・視準高の登録、対回観測のセット数、距離読定数の指定、許容精度の設定などを行う。 Specifically, as the setting of the surveying instrument TS, tilt leveling, temperature, atmospheric pressure, humidity setting for meteorological correction, collimation correction setting, double difference correction setting, target type, and prism constant are set. In addition, as the setting of the measurement method of the counter-measures, the instrument point, the point name of the measurement point, the registration of the instrument height / collimation height, the number of sets of the counter-observation, the specification of the distance reading constant, the setting of the allowable accuracy, etc. are performed. ..

次に、ステップS102で、測定実行部31は、水平回転駆動部17を駆動して、所定の速度で、望遠鏡2cを水平方向に旋回する。また、測定の正反に応じて、望遠鏡2cを鉛直方向に反転する。 Next, in step S102, the measurement execution unit 31 drives the horizontal rotation drive unit 17 to rotate the telescope 2c in the horizontal direction at a predetermined speed. Further, the telescope 2c is inverted in the vertical direction according to the positive and negative of the measurement.

次に、ステップS103で、測定実行部31は、自動視準部16を用いて、ターゲットの自動視準を行う。ターゲットの視準を完了すると、ステップS104に移行して、水平角の測定を行う。 Next, in step S103, the measurement execution unit 31 automatically collimates the target using the automatic collimation unit 16. When the collimation of the target is completed, the process proceeds to step S104 to measure the horizontal angle.

次に、ステップS105で、測定実行部31は、測定が終了したかどうかを判断する。測定が終了していない場合(No)、ステップS102に戻って測定を繰り返す。 Next, in step S105, the measurement execution unit 31 determines whether or not the measurement has been completed. If the measurement is not completed (No), the process returns to step S102 and the measurement is repeated.

一方測定が終了した場合(Yes)、ステップS106に移行して、測定実行部31は、測定の精度(倍角差、観測差)をチェックして、測定を終了する。 On the other hand, when the measurement is completed (Yes), the process proceeds to step S106, and the measurement execution unit 31 checks the measurement accuracy (double angle difference, observation difference) and ends the measurement.

一連の対回観測動作において、測量機TSは、作業者による操作ステータス、環境センサ21により取得した気温、気圧、湿度等の環境データ、その他対回観測の観測方法の設定に関するデータ(ステップS101)、旋回時のモータ駆動状態に関するデータ(ステップS102)、傾斜センサのデータ(ステップS102)、測定結果データ(ステップS104)、および測定精度(倍角差、観測差)のチェック結果(以下、「精度データ」という。)(ステップS107)等を、逐次、サーバSに送信する。サーバSはこれらのデータをサーバ記憶部、に記憶する。このようにして現在以前に記憶されたデータを、「過去データ」という。 In a series of counter-measures observation operations, the surveying instrument TS has the operation status by the operator, environmental data such as temperature, pressure, and humidity acquired by the environment sensor 21, and other data related to the setting of the observation method of counter-measures (step S101). , Data related to the motor drive state during turning (step S102), tilt sensor data (step S102), measurement result data (step S104), and measurement accuracy (double angle difference, observation difference) check result (hereinafter, "accuracy data"). (Step S107) and the like are sequentially transmitted to the server S. The server S stores these data in the server storage unit. The data stored before the present in this way is called "past data".

(対回観測プログラムの自動修正)
図4は、システム100を用いて、測量機TSの異常を改善するために、プログラムを自動的に修正する処理のフローチャートである。測量機TSは測定毎にまたは必要に応じて、下記の動作を繰り返し実行する。
(Automatic correction of counter-observation program)
FIG. 4 is a flowchart of a process of automatically modifying a program in order to improve an abnormality of the surveying instrument TS by using the system 100. The surveying instrument TS repeatedly executes the following operations for each measurement or as necessary.

まず、測量機TSは、上記の通り、測定毎に、測定ステータスデータ、測定結果データ、精度データをサーバSに送信している。同様に、第1の外部機器EE1、第2の外部機器EE2も、測定毎に、測定毎に、測定ステータスデータ、測定結果データサーバSに送信する。サーバSは、これらのデータを過去データとして、測量機TS、第1の外部機器EE1,第2の外部機器EE2と関連付けてサーバ記憶部72に記憶している。 First, as described above, the surveying instrument TS transmits measurement status data, measurement result data, and accuracy data to the server S for each measurement. Similarly, the first external device EE1 and the second external device EE2 also transmit the measurement status data and the measurement result data server S for each measurement and each measurement. The server S stores these data as past data in the server storage unit 72 in association with the surveying instrument TS, the first external device EE1 and the second external device EE2.

処理を開始すると、ステップS201で、測量機TSは測定を行う。測定の具体的な動作は、図3のステップS101~S106の動作である。次にステップS202で、異常検出指令部132が、サーバSに、異常検出を指令する。 When the process is started, the surveying instrument TS makes a measurement in step S201. The specific operation of the measurement is the operation of steps S101 to S106 in FIG. Next, in step S202, the abnormality detection command unit 132 commands the server S to detect an abnormality.

次に、ステップS203で、異常検出部74は、サーバ記憶部72に記憶された測定に関するデータに基づいて、異常、すなわち、精度が悪いデータがあるどうかを検出する。異常を検出しない場合(No)、処理は終了する。 Next, in step S203, the abnormality detection unit 74 detects whether or not there is an abnormality, that is, inaccurate data, based on the measurement data stored in the server storage unit 72. If no abnormality is detected (No), the process ends.

しかし、測定を100回、500回と繰り返すにつれて、対回観測の結果の精度(倍角差、観測差)の悪い測定がある場合がある。このように異常を検出した場合(Yes)、ステップS204で、原因解析部75は、サーバSから測量機TSおよび第1の外部機器EE1,第2の外部機器EE2の過去データを受信して、測量機TSおよび第1の外部機器EE1,第2の外部機器EE2それぞれの測定ステータスデータと精度データの相互の対応を機械学習した結果に基いて、前記異常の原因を解析し改善方法を予測する。 However, as the measurement is repeated 100 times and 500 times, there may be a measurement in which the accuracy (double angle difference, observation difference) of the result of the counter-measurement observation is poor. When such an abnormality is detected (Yes), in step S204, the cause analysis unit 75 receives the past data of the surveying instrument TS and the first external device EE1 and the second external device EE2 from the server S, and receives the past data. Based on the result of machine learning the mutual correspondence between the measurement status data and the accuracy data of the surveying instrument TS and the first external device EE1 and the second external device EE2, the cause of the abnormality is analyzed and the improvement method is predicted. ..

具体的には、測量機TSの精度データが所定の範囲に入っているかどうかを確認することにより異常の検出を行う。また、測量機TSの測定環境データを、測量機TSの過去の測定環境データ、測定データおよび精度データ、第1の外部機器EE1の過去の測定環境データ、測定データおよび精度データと対応させて比較し、精度の悪い原因が、チルトが安定しないため、すなわち、自動視準が完了しても、しばらくの間、傾斜センサ14の値が、所定の範囲内にとどまらないためであると、原因を解析する。また、過去にチルトが安定しない場合の測量機TSと第1のおよび第2の外部機器EE1,EE2の過去の測定に関するデータを比較して、チルトの安定が改善される傾向にある測定条件を見つけ出し、最適な測定条件を予測する。 Specifically, the abnormality is detected by confirming whether the accuracy data of the surveying instrument TS is within the predetermined range. Further, the measurement environment data of the surveying instrument TS is compared with the past measurement environment data, the measurement data and the accuracy data of the surveying instrument TS, and the past measurement environment data, the measurement data and the accuracy data of the first external device EE1. However, the cause of the poor accuracy is that the tilt is not stable, that is, the value of the tilt sensor 14 does not stay within the predetermined range for a while even if the automatic collimation is completed. To analyze. In addition, by comparing the data related to the past measurements of the surveying instrument TS and the first and second external devices EE1 and EE2 when the tilt is not stable in the past, the measurement conditions that tend to improve the stability of the tilt are determined. Find out and predict the optimum measurement conditions.

この結果、測量機TSにおいては、例えば、水平角30°~60°の測定の場合に、傾斜センサの値の安定が悪くなる特性があり、これが原因である可能性があることがわかる。また、測量機TSの過去データまたは第1の外部機器EE1の過去データから、この状態を改善するには、例えば、モータの駆動方法を自動視準後に左方向に1′駆動し、その後、右方向に1′駆動することが有効であることがわかる。 As a result, it can be seen that the surveying instrument TS has a characteristic that the value of the tilt sensor becomes unstable, for example, in the case of measurement with a horizontal angle of 30 ° to 60 °, which may be the cause. To improve this condition from the past data of the surveying instrument TS or the past data of the first external device EE1, for example, the motor driving method is driven 1'to the left after automatic collimation, and then to the right. It turns out that it is effective to drive 1'in the direction.

次に、ステップS205で、報告部76は、原因解析部75による原因解析結果および改善方法の予測結果を測量機TSに報告する。 Next, in step S205, the reporting unit 76 reports the cause analysis result by the cause analysis unit 75 and the prediction result of the improvement method to the surveying instrument TS.

次に、ステップS206で、測量機TSのプログラム修正部34が、原因解析結果および改善方法の予測結果に基いて、測定プログラムの修正を行い、プログラムを最適化する。修正された対回観測プログラムの詳細については後述する。 Next, in step S206, the program correction unit 34 of the surveying instrument TS corrects the measurement program based on the cause analysis result and the prediction result of the improvement method, and optimizes the program. Details of the modified counter-observation program will be described later.

なお、ステップS205の解析の結果、得られる原因は、1つに限らず、複数の場合もある。また、1つの原因について、異常状態を改善する方法は、1つに限らず複数の場合もある。このような場合は、プログラム修正部34は、最も効果が高いと予測される改善方法を選択し、実行することとしてもよい。 As a result of the analysis in step S205, the cause obtained is not limited to one, and may be multiple. Further, for one cause, the method for improving the abnormal state is not limited to one, and may be multiple. In such a case, the program modification unit 34 may select and execute the improvement method predicted to be the most effective.

次に、ステップS207で、測定実行部31が、修正されたプログラムにより、測定を実行し、測定データ、精度データおよび測定環境データを取得して、サーバSに送信する。 Next, in step S207, the measurement execution unit 31 executes the measurement by the modified program, acquires the measurement data, the accuracy data, and the measurement environment data, and transmits the measurement data to the server S.

次に、ステップS208で、修正結果送信部36が、プログラムの修正結果をサーバに送信する。 Next, in step S208, the modification result transmission unit 36 transmits the modification result of the program to the server.

次に、ステップS209で、異常検出部74がステップS203と同様にして、再度異常を検出し、ステップS203で発見された異常状態が改善されているかどうかを判断する。 Next, in step S209, the abnormality detection unit 74 detects the abnormality again in the same manner as in step S203, and determines whether or not the abnormal state found in step S203 has been improved.

異常状態が改善されていない場合(No)、処理はステップS203に戻り、再度原因の解析および改善方法の予測を行う。 If the abnormal state has not been improved (No), the process returns to step S203, and the cause is analyzed and the improvement method is predicted again.

異常状態が改善された場合(Yes)、ステップSS209で、サーバ記憶部72はプログラム修正結果を測量機TSの識別番号と関連付けてサーバ記憶部72に保存する。該プログラム修正結果も、次回以降のプログラムの自動修正において、過去データとして
利用される。
When the abnormal state is improved (Yes), in step SS209, the server storage unit 72 stores the program modification result in the server storage unit 72 in association with the identification number of the surveying instrument TS. The program modification result is also used as past data in the automatic modification of the program from the next time onward.

(最適化された対回観測動作)
図5は、プログラムの自動修正により最適化された対回観測動作のフローチャートである。
(Optimized counter-observation operation)
FIG. 5 is a flowchart of the counter-measurement operation optimized by the automatic modification of the program.

ステップS301~S303では、ステップS101~S103と同様に、作業者の指令によって、対回観測を開始すると、測定実行部31は、水平回転駆動部17を駆動して、望遠鏡2c旋回し、自動視準を行う。 In steps S301 to S303, similarly to steps S101 to S103, when the counter-measurement observation is started by the command of the operator, the measurement execution unit 31 drives the horizontal rotation drive unit 17 to rotate the telescope 2c and automatically view the object. Do the quasi.

次に、ステップS304で水平角が30°~60°であるかどうかを判断する。 Next, in step S304, it is determined whether or not the horizontal angle is 30 ° to 60 °.

水平角が30°~60°ではない場合(No)、ステップS307に移行して、測定実行部31が水平角の測定を実行する。 When the horizontal angle is not 30 ° to 60 ° (No), the process proceeds to step S307, and the measurement execution unit 31 executes the measurement of the horizontal angle.

水平角が30°~60°である場合(Yes)、処理は、ステップS305に移行して、測定実行部31は、水平回転駆動部17を左方向へ1′旋回するよう駆動する。次にステップS306で、水平回転駆動部17を右方向へ1′旋回するよう駆動する。次に、ステップS307で、測定実行部31が水平角の測定を実行する。 When the horizontal angle is 30 ° to 60 ° (Yes), the process proceeds to step S305, and the measurement execution unit 31 drives the horizontal rotation drive unit 17 to turn 1'to the left. Next, in step S306, the horizontal rotation drive unit 17 is driven to turn 1'to the right. Next, in step S307, the measurement execution unit 31 executes the measurement of the horizontal angle.

水平角の測定実行後は、ステップS105~S106と同様に、測定終了の判断(ステップS308)、終了していない場合はステップS302~S308の繰り返し、測定終了後の精度チェック(ステップS309)を行い、処理を終了する。 After the horizontal angle measurement is executed, the determination of the end of the measurement (step S308) is performed, the steps S302 to S308 are repeated if the measurement is not completed, and the accuracy check after the measurement is completed (step S309), as in steps S105 to S106. , End the process.

ここで、プログラムの修正の方法について説明する。一般に、プログラムによって規定される処理は、図6の左図に示すようなフローチャートで表される。 Here, a method of modifying the program will be described. Generally, the process specified by the program is represented by a flowchart as shown in the left figure of FIG.

本実施の形態に係る原因解析部33は、右図に示すように、各処理間に少なくとも1つの矢印(灰色の矢印)を用意し、A~Hの各処理をつなぐ矢印を、つなぎ変えたり、新たな処理を追加したり、処理を削除したりすることにより、異常を改善する最適な処理の順序および内容を選択する。次いで、プログラム修正部34が、原因解析部33が、異常の改善に有効と判断した処理の順序および内容となるように、矢印(黒色の矢印)をつなぎ変えたり、処理を追加したり、削除したりすることによりプログラムの修正を実行する。 As shown in the right figure, the cause analysis unit 33 according to the present embodiment prepares at least one arrow (gray arrow) between each process, and reconnects the arrows connecting the processes A to H. , Select the optimal processing order and content to improve the anomaly by adding new processing or deleting processing. Next, the program modification unit 34 reconnects the arrows (black arrows), adds or deletes the processes so that the cause analysis unit 33 determines that the order and contents of the processes are effective for improving the abnormality. Execute the modification of the program by doing.

本例においては、プログラム修正部34は、出荷時の測定プログラム(ステップS101~S106)に、新たに、ステップS304の条件、ステップS305,S306の処理を追加するように、プログラムの修正を実行する。 In this example, the program modification unit 34 modifies the program so as to newly add the conditions of step S304 and the processes of steps S305 and S306 to the measurement programs (steps S101 to S106) at the time of shipment. ..

本実施の形態によれば、測量機TS固有の特性や、測定環境等、経年劣化等により測量機TSに異常が生じた場合にも、異常検出部74が異常を検出し、原因解析部75が測量機TSおよび第1の外部機器EE1の測定に関するデータおよび器械に関する情報に基いて、機械学習により、異常の原因を解析し、異常状態を改善する方法を予測し、予測結果に基いて、プログラム修正部34が自動的に既存のプログラムを修正して異常状態の改善をするので、作業者の熟練に関わらず測量機TSの異常状態を改善し、動作を最適化することができる。 According to the present embodiment, even when an abnormality occurs in the surveying instrument TS due to the characteristics peculiar to the surveying instrument TS, the measurement environment, the aged deterioration, etc., the abnormality detection unit 74 detects the abnormality, and the cause analysis unit 75 Based on the data on the measurement of the surveying instrument TS and the first external device EE1 and the information on the instrument, machine learning is used to analyze the cause of the abnormality, predict how to improve the abnormal condition, and based on the prediction result. Since the program correction unit 34 automatically corrects the existing program to improve the abnormal state, the abnormal state of the surveying instrument TS can be improved and the operation can be optimized regardless of the skill of the operator.

特に、原因解析部75は機械学習によって、異常の原因を解析し、異常状態を改善する方法を予測するので、未知の異常についても対応することができる。 In particular, since the cause analysis unit 75 analyzes the cause of the abnormality by machine learning and predicts a method for improving the abnormal state, it is possible to deal with an unknown abnormality.

また、本実施の形態によれば、熟練者であれば、勘などにより測定機の設定を細やかに調整することにより対応していたような異常であっても、そのような設定の内容を含む過去データに基いて機械学習して、原因を解析し、改善方法を予測することができるので、初心者であっても熟練者と同様の測定を行うことができる。 Further, according to the present embodiment, even if it is an abnormality that a skilled person would have dealt with by finely adjusting the setting of the measuring instrument by intuition or the like, the content of such setting is included. Since machine learning can be performed based on past data, the cause can be analyzed, and the improvement method can be predicted, even a beginner can perform the same measurement as an expert.

また、本実施の形態によれば、自動的に既存のプログラムを修正するので、メーカや販売代理店に測量機TSを持ち込んで、プログラムの修正を行う手間を省略することができる。 Further, according to the present embodiment, since the existing program is automatically modified, it is possible to save the trouble of bringing the surveying instrument TS to the manufacturer or the sales agent and modifying the program.

さらに、本実施の形態によれば、測量機TS自身の過去データのみならず、第1の外部機器EE1の過去データに基いて、機械学習を行っているため、機械学習の精度が高くより最適な改善方法を見つけることができる。 Further, according to the present embodiment, since machine learning is performed based not only on the past data of the surveying instrument TS itself but also on the past data of the first external device EE1, the machine learning accuracy is high and more optimal. You can find a way to improve it.

また、機械学習は、処理を行うデータが膨大であるが、本実施の形態によれば、測量機TS自身ではなく、より高性能なCPUを備えるサーバに機械学習をさせるため、データの処理速度が早くなる。 Further, in machine learning, the amount of data to be processed is enormous, but according to the present embodiment, the data processing speed is increased because the machine learning is performed not by the surveying instrument TS itself but by a server equipped with a higher performance CPU. Will be faster.

また、測量機TSは、測定毎に過去のデータをサーバに送信しており、異常の原因解析および改善方法の予測を行うにあたり、基礎となるデータは時間と共に増大していく。そのため、測量機TSの経年変化や、測定環境の変化などにリアルタイムに対応した、機能の最適化が可能となる。 Further, the surveying instrument TS transmits the past data to the server for each measurement, and the basic data increases with time in analyzing the cause of the abnormality and predicting the improvement method. Therefore, it is possible to optimize the function in real time in response to changes in the surveying instrument TS over time and changes in the measurement environment.

さらに、本実施の形態によれば、測量機TSは、プログラム修正結果をサーバに送信し、サーバがこれを過去データとして保存する。従って、第1の外部機器EE1などの他の測量機で、プログラムの自動修正を行う場合に、当該プログラム修正結果を利用することができる。また、開発技術者が当該データを参照し、プログラム開発に利用することもできる。 Further, according to the present embodiment, the surveying instrument TS transmits the program modification result to the server, and the server stores this as past data. Therefore, when the program is automatically corrected by another surveying instrument such as the first external device EE1, the program correction result can be used. In addition, the development engineer can refer to the data and use it for program development.

<変形例1>
上記の例では、異常検出部72による異常の検出は、予め設定した値の範囲に入っているか等を判断することにより行っているが、測量機TSの測定に関するデータと測量機TSおよび第2の外部機器EE1の過去データを用いた機械学習により、異常を検出するように構成してもよい。
<Modification 1>
In the above example, the abnormality is detected by the abnormality detection unit 72 by determining whether or not it is within the range of the preset value. However, the data related to the measurement of the surveying instrument TS, the surveying instrument TS, and the second It may be configured to detect an abnormality by machine learning using the past data of the external device EE1 of the above.

<変形例2>
上記の例では、測量機TSの過去データおよび第1の外部機器EE1の過去データに基いて機械学習を行っているが、機械学習の基礎とするデータとしては、これに限らず、第2の外部機器EE2の過去の測定データやインターネット上で流通しているあらゆるデータを用いることができる。
<Modification 2>
In the above example, machine learning is performed based on the past data of the surveying instrument TS and the past data of the first external device EE1, but the data on which the machine learning is based is not limited to this, and the second is not limited to this. Past measurement data of the external device EE2 and any data distributed on the Internet can be used.

例えば、測量機の受光光量が安定しないという異常を検出した場合に、測量機TSおよび温度センサ(第2の外部機器EE2)の過去データから、測量機から所定の距離にある地点の温度と、測量機を設置した地点の温度差が所定の範囲以上であるために大気のゆらぎの影響が大きくなるという原因を特定し、改善方法として、大気のゆらぎに対応した最適な測定条件を設定するなどということがわかる。 For example, when an abnormality that the amount of received light received by the surveying instrument is not stable is detected, the temperature at a predetermined distance from the surveying instrument and the temperature at a predetermined distance from the past data of the surveying instrument TS and the temperature sensor (second external device EE2) are obtained. Identify the cause of the large effect of atmospheric fluctuations because the temperature difference at the point where the surveying instrument is installed is within the specified range, and as an improvement method, set the optimum measurement conditions corresponding to the atmospheric fluctuations. You can see that.

第2の実施の形態
(システムの構成)
図7は第2の実施の形態に係る測量システム200の構成ブロック図である。図7に示すように、システム200は、第1の実施の形態に係るシステム200と同様に、測量機TSa、サーバS、第1の外部機器EE1、および第2の外部機器EE2を備える。
Second embodiment (system configuration)
FIG. 7 is a block diagram of the survey system 200 according to the second embodiment. As shown in FIG. 7, the system 200 includes a surveying instrument TSa, a server S, a first external device EE1, and a second external device EE2, similarly to the system 200 according to the first embodiment.

しかし、システム200を構成する測量機TSaが、演算処理部230に報告・助言部35および音声認識部37を有する点で異なる。また、ユーザインタフェイス部250が、音声入力部53および音声出力部54を有する点で異なる。その余の点は同一であるので、同一の構成には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 However, the difference is that the surveying instrument TSa constituting the system 200 has a report / advice unit 35 and a voice recognition unit 37 in the arithmetic processing unit 230. Further, the user interface unit 250 is different in that it has a voice input unit 53 and a voice output unit 54. Since the other points are the same, the same reference numerals are given to the same configurations, and duplicate description will be omitted.

報告・助言部35は、サーバSの報告部76により報告された、異常検出部74による異常の検出結果、プログラム修正後の異常状態の改善状況、および原因解析部753による、原因解析結果ならびに改善方法予測結果に基いて、作業者に対する報告・助言のためのメッセージを作成する。 The reporting / advice unit 35 has the abnormality detection result by the abnormality detection unit 74, the improvement status of the abnormal state after the program correction, and the cause analysis result and improvement by the cause analysis unit 753 reported by the report unit 76 of the server S. Method Create a message for reporting and advice to workers based on the prediction results.

音声認識部37は、音声入力部53から入力された音声を、自然言語処理機能により認識する。 The voice recognition unit 37 recognizes the voice input from the voice input unit 53 by the natural language processing function.

音声入力部53および音声出力部54は、それぞれ、マイクおよびスピーカである。音声入力部53は、作業者が発する音声を集音し、音声信号に変換して出力する。音声出力部54は、演算制御部30の指示に基いて、測量機の報告・助言部35で生成された作業者への報告・助言を音声として出力する。 The voice input unit 53 and the voice output unit 54 are microphones and speakers, respectively. The voice input unit 53 collects the voice emitted by the operator, converts it into a voice signal, and outputs the sound. The voice output unit 54 outputs the report / advice to the worker generated by the report / advice unit 35 of the surveying instrument as voice based on the instruction of the arithmetic control unit 30.

(プログラムの自動修正)
図8は、測量システム200によりプログラムを自動的に修正する処理のフローチャートである。
(Automatic correction of program)
FIG. 8 is a flowchart of a process of automatically modifying the program by the surveying system 200.

処理を開始すると、ステップS501で、測量機TSは測定を行う。次にステップS502で、測量機TSの異常検出指令部132が、サーバSの異常検出部74に、異常検出を指令する。 When the process is started, the surveying instrument TS makes a measurement in step S501. Next, in step S502, the abnormality detection command unit 132 of the surveying instrument TS commands the abnormality detection unit 74 of the server S to detect the abnormality.

次にステップS503では、異常検出部74が、サーバ記憶部72に記憶された過去データに基いて、異常を検出する。異常が検出されない場合(No)、処理は終了する。 Next, in step S503, the abnormality detection unit 74 detects an abnormality based on the past data stored in the server storage unit 72. If no abnormality is detected (No), the process ends.

異常が検出された場合(Yes)、ステップS504で、報告部76は、検出結果、および原因を予測する旨の報告を測量機TSaに送信する。次にステップS505では、測量機TSbの報告・助言部35サーバSaから受信した報告に基いて報告・助言を作成し、音声出力部54より図9(a)に示すように音声として出力する。 When an abnormality is detected (Yes), in step S504, the reporting unit 76 transmits a detection result and a report to predict the cause to the surveying instrument TSa. Next, in step S505, a report / advice is created based on the report received from the report / advice unit 35 server Sa of the surveying instrument TSb, and the voice output unit 54 outputs the report / advice as voice as shown in FIG. 9A.

次に、ステップS506で、作業者が、図9(b)に示すように、原因の解析に同意する指令を、音声入力部53より音声で入力すると(Yes)、処理はステップS507に移行して、原因解析指令部133が、指令をサーバSへと送信する。 Next, in step S506, when the operator inputs a command consenting to the analysis of the cause by voice from the voice input unit 53 (Yes) as shown in FIG. 9B, the process proceeds to step S507. Then, the cause analysis command unit 133 transmits the command to the server S.

次に、ステップS508で、原因解析部75が、ステップS203と同様に、原因の解析を実行し、前記異常の原因を解析し改善方法を予測する。 Next, in step S508, the cause analysis unit 75 executes the cause analysis in the same manner as in step S203, analyzes the cause of the abnormality, and predicts the improvement method.

一方ステップS506で、作業者が原因の解析に同意しない場合(No)、処理は終了する。 On the other hand, if the worker does not agree with the analysis of the cause in step S506 (No), the process ends.

次に、ステップS509では、報告部76がステップS508での原因解析結果および改善方法予測結果を測量機TSaに送信する。 Next, in step S509, the reporting unit 76 transmits the cause analysis result and the improvement method prediction result in step S508 to the surveying instrument TSa.

次にステップS510で、報告・助言部は、サーバSから受信した報告に基いて、原因解析結果の報告と、改善方法を実行するかどうかを確認する助言を作成し、音声出力部54から図9(c)に示すように音声で出力する。 Next, in step S510, the report / advice unit creates a report of the cause analysis result and advice for confirming whether to execute the improvement method based on the report received from the server S, and the voice output unit 54 shows the figure. Output by voice as shown in 9 (c).

次に、ステップS511で、音声入力部53より入力された作業者の音声による指令が、図9(d)に示すように、プログラムの修正に同意するものである場合(Yes)、処理はステップS512に移行して、ステップS204と同様に、プログラム修正部34が、プログラムの修正を行う。 Next, in step S511, when the operator's voice command input from the voice input unit 53 agrees to modify the program as shown in FIG. 9D (Yes), the process is step. Moving to S512, the program modification unit 34 modifies the program in the same manner as in step S204.

一方ステップS511で、作業者の音声による指令が、修正に同意しない場合(No)、処理は終了する。 On the other hand, in step S511, if the operator's voice command does not agree with the correction (No), the process ends.

ステップS512でプログラムの修正が終了すると、ステップS513では、測定実行部31が、修正されたプログラムにより、測定を実行し、次いでステップS514で、測測定を、サーバSaに送信するとともに異常検出指令部132が、サーバSの異常検出部74に、異常検出の処理を指令する。 When the modification of the program is completed in step S512, in step S513, the measurement execution unit 31 executes the measurement by the modified program, and then in step S514, the measurement and measurement are transmitted to the server Sa and the abnormality detection command unit. 132 instructs the abnormality detection unit 74 of the server S to process the abnormality detection.

次にステップS515において、異常検出部74は、ステップS503と同様にして、異常を検出し、ステップS503で検出された異常状態が改善されているかどうかを検出する。 Next, in step S515, the abnormality detection unit 74 detects the abnormality in the same manner as in step S503, and detects whether or not the abnormal state detected in step S503 is improved.

異常状態が改善された場合(Yes)、ステップS516、報告部76が異常状態の改善についての報告を作成し、測量機TSaに送信する。次いで、ステップS517で、報告・助言部35はサーバSから受信した報告に基いて、報告作成し、音声出力部54から、図9(e)に示すように音声を出力する。 When the abnormal state is improved (Yes), in step S516, the reporting unit 76 prepares a report on the improvement of the abnormal state and sends it to the surveying instrument TSa. Next, in step S517, the report / advice unit 35 creates a report based on the report received from the server S, and outputs the voice from the voice output unit 54 as shown in FIG. 9 (e).

作業者は、音声による報告を確認すると、ステップS517で図9(f)のように了解の旨を入力し、処理を終了する。 Upon confirming the voice report, the operator inputs an understanding in step S517 as shown in FIG. 9 (f), and ends the process.

一方、ステップS515において異常状態が改善されていない場合(No)、処理はS507にもどり、原因の解析および改善方法の予測をくりかえす。 On the other hand, when the abnormal state is not improved in step S515 (No), the process returns to S507, and the analysis of the cause and the prediction of the improvement method are repeated.

上記の構成によれば、測量機TSからの報告を音声により認識し、作業者からの指令を音声により行うことができるので、他の作業をしながら指令を送信することができ、作業効率が向上する。また、指令入力における手間が軽減することができ、使い勝手が向上する。また、測量機に手を触れずに指令を送信することができるので、測量条件に影響を及ぼす恐れがない。また、音声認識部37は、自然言語処理機能を有しているので、詳しい知識を有さない作業者であっても、指令を行うことができる According to the above configuration, the report from the surveying instrument TS can be recognized by voice and the command from the operator can be given by voice, so that the command can be transmitted while performing other work, and the work efficiency is improved. improves. In addition, the time and effort required to input commands can be reduced, and usability is improved. Moreover, since the command can be transmitted without touching the surveying instrument, there is no risk of affecting the surveying conditions. Further, since the voice recognition unit 37 has a natural language processing function, even a worker who does not have detailed knowledge can issue a command.

なお、ステップS505,510,517における報告・助言およびステップS506,S511,S515のユーザの指示のやり取りは、上記のように、音声出力部54および音声入力部53を用いて行うのに代えて、表示部52および入力部51により図10に示すように行ってもよい。 It should be noted that the report / advice in steps S505, 510,517 and the exchange of instructions of the user in steps S506, S511, S515 are performed instead of using the voice output unit 54 and the voice input unit 53 as described above. The display unit 52 and the input unit 51 may be used as shown in FIG.

<変形例3>
また、ステップS503の以上の検出、ステップS508の原因解析および改善方法予測において、異常の検出結果や、原因の解析結果、改善方法の予測結果が複数ある場合もある。
<Modification 3>
Further, in the detection of step S503 or higher, the cause analysis of step S508, and the prediction of the improvement method, there may be a plurality of abnormality detection results, cause analysis results, and improvement method prediction results.

そのために、図9(a),(c)の音声出力部より出力される測量機からのメッセージに代えて、それぞれ図11(a),(c)のように出力し、作業者が図11(b),(d)のように音声入力部から、音声を入力することで、作業者が、解析およびプログラム修正の対象を任意に選択したり、測量機に自動的に選択させたり、全てを選択するようにしたり、あるいは選択しないようにしたりできるように構成されていてもよい。また、処理の優先度、有効性などを報知して、作業者が選択するのを補助するように構成してもよい。 Therefore, instead of the message from the surveying instrument output from the voice output unit of FIGS. 9 (a) and 9 (c), the message is output as shown in FIGS. 11 (a) and 11 (c), respectively. By inputting voice from the voice input unit as in (b) and (d), the operator can arbitrarily select the target of analysis and program modification, or let the surveying instrument automatically select it. May be configured to be selectable or not to be selected. In addition, it may be configured to notify the priority, effectiveness, and the like of the process to assist the operator in selecting the process.

また、図10(a)~図10(d)の表示部の表示に代えて、それぞれ図12(a)~図12(d)のように表示し、複数の結果を列挙し、作業者が、画面の表示に従って、解析およびプログラム修正の対象を任意に選択したり、測量機に自動的に選択させたり、全てを選択するようにしたり、あるいは選択しないようにしたりできるように構成されていてもよい。また、処理の優先度、有効性などを表示して、作業者が選択するのを補助するように構成してもよい。 Further, instead of the display of the display unit of FIGS. 10 (a) to 10 (d), the display is as shown in FIGS. 12 (a) to 12 (d), and a plurality of results are listed by the operator. , It is configured so that you can arbitrarily select the target of analysis and program modification according to the display on the screen, let the surveying instrument select it automatically, select all, or do not select it. May be good. In addition, the priority, effectiveness, and the like of the process may be displayed to assist the operator in selecting the process.

上記の構成によれば、作業者は、測量機から出力される表示または音声メッセージに従って、必要な操作を行うことができるので、作業者に難しい知識がない場合にも、簡単に、適切な処理を選択することができる。作業者が熟練者である場合には必要に応じて適切な処理を選択することができる。 According to the above configuration, the operator can perform the necessary operations according to the display or voice message output from the surveying instrument, so that even if the operator does not have difficult knowledge, appropriate processing can be easily performed. Can be selected. If the worker is an expert, an appropriate process can be selected as needed.

以上、本発明の好ましい実施の形態について述べたが、上記の実施の形態は本発明の一例であり、それぞれの構成を当業者の知識に基づいて組み合わせることが可能であり、そのような形態も本発明の範囲に含まれる。 Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the above-described embodiment is an example of the present invention, and each configuration can be combined based on the knowledge of those skilled in the art, and such a mode is also available. It is included in the scope of the present invention.

EE1 第1の外部機器
EE2 第2の外部機器
N 通信ネットワーク
TS,TSa 測量機
S サーバ
10 測定部
30,230 演算制御部
34 プログラム修正部
35 報告・助言部
51 入力部
52 表示部(出力部)
53 音声入力部(入力部)
54 音声出力部(出力部)
60 通信部
71 サーバ通信部
72 サーバ記憶部
73 サーバ制御部
74 異常検出部
75 原因解析部
76 報告部
100,200 測量システム
132 異常検出指令部
133 原因解析指令部
EE1 First external device EE2 Second external device N Communication network TS, TSa Surveying instrument S Server 10 Measurement unit 30, 230 Arithmetic control unit 34 Program correction unit 35 Report / advice unit 51 Input unit 52 Display unit (output unit)
53 Voice input section (input section)
54 Audio output section (output section)
60 Communication unit 71 Server communication unit 72 Server storage unit 73 Server control unit 74 Anomaly detection unit 75 Cause analysis unit 76 Reporting unit 100, 200 Surveying system 132 Abnormality detection command unit 133 Cause analysis command unit

Claims (5)

測距光を出射しターゲットで反射した前記測距光を受光して、前記ターゲットまでの測距および測角を行う測定部、前記測定部を制御する演算制御部、通信ネットワークを介して外部と通信可能な通信部を備える測量機
前記測量機と同一の構成を有する第1の外部機器;ならびに、
サーバ制御部と、前記測量機および前記第1の外部機器とそれぞれ通信可能なサーバ通信部、前記測量機および前記第1の外部機器の測定に関するデータならびに前記測量機および前記1の外部機器に関する情報を記憶するサーバ記憶部を備えるサーバを備え、
前記サーバ制御部は、前記サーバに記憶された前記データおよび前記情報に基いて前記測量機の異常を検出する異常検出部、前記サーバに記憶されたデータまたは前記情報に基いて、機械学習により前記異常の原因を解析し、異常状態を改善する方法を予測する原因解析部、前記解析および予測の結果を前記測量機に報告する報告部を備え、
前記演算制御部は、前記サーバに異常検出を指令する異常検出指令部、前記サーバに原因解析を指令する原因解析指令部、前記サーバより報告された前記解析および予測の結果に基いて、動作プログラムを最適化するプログラム修正部を備えることを特徴とする測量システム。
A measurement unit that emits distance measurement light and receives the distance measurement light reflected by the target to perform distance measurement and angle measurement to the target, an arithmetic control unit that controls the measurement unit, and a communication network. A surveying instrument equipped with a communication unit capable of communicating with the outside ;
A first external device having the same configuration as the surveying instrument ;
A server control unit, a server communication unit capable of communicating with the surveying instrument and the first external device, data related to the measurement of the surveying instrument and the first external device, and the surveying instrument and the first external device. A server with a server storage that stores information about ;
The server control unit is an abnormality detection unit that detects an abnormality of the surveying instrument based on the data and the information stored in the server, and machine learning based on the data or the information stored in the server. It is equipped with a cause analysis unit that analyzes the cause of the abnormality and predicts a method for improving the abnormal condition, and a reporting unit that reports the results of the analysis and prediction to the surveying instrument.
The arithmetic control unit is based on an abnormality detection command unit that commands the server to detect an abnormality, a cause analysis command unit that commands the server to analyze the cause, and the analysis and prediction results reported by the server. A survey system characterized by having a program modification unit that optimizes the operation program.
前記測定に関するデータは、測定結果データ、精度データ、および測定ステータスデータを備え、
前記異常検出部は、前記精度データに基づいて前記測定結果データの異常を検出し、
前記原因解析部は、機械学習により前記測定結果データ、前記精度データ、および前記測定ステータスデータとの対応を学習した結果に基づいて、前記異常の原因を解析するとともに前記異常状態を改善する方法を予測し、
前記プログラム修正部は、前記異常状態を改善する方法を実行し得るように、測定プログラムを修正することを特徴とする請求項1に記載の測量システム。
The data related to the measurement includes measurement result data, accuracy data, and measurement status data.
The abnormality detection unit detects an abnormality in the measurement result data based on the accuracy data, and determines the abnormality.
The cause analysis unit analyzes the cause of the abnormality and improves the abnormal state based on the result of learning the correspondence between the measurement result data, the accuracy data, and the measurement status data by machine learning. Predict and
The surveying system according to claim 1, wherein the program modification unit modifies the measurement program so that the method for improving the abnormal state can be executed.
前記演算制御部は、結果送信部をさらに備え、
プログラム修正結果を、前記サーバに送信し、
前記サーバ記憶部は、前記プログラム修正結果を記憶することを特徴とする請求項1または2に記載の測量システム。
The arithmetic control unit further includes a result transmission unit.
The program modification result is sent to the server,
The surveying system according to claim 1 or 2, wherein the server storage unit stores the program modification result.
前記第1の外部機器とは異なる種類の第2の外部機器をさらに備え、
前記原因解析部は、前記測量機および前記第1の外部機器それぞれの測定に関するデータならびに前記測量機および前記第1の外部機器に関する情報に加えて、第2の外部機器に関するデータおよび前記通信ネットワークを介して利用可能なデータの少なくとも一方に基いて、前記異常の原因の解析および異常状態の改善方法の予測を行うことを特徴とする、請求項1~3のいずれかに記載の測量システム。
Further equipped with a second external device of a type different from the first external device,
In addition to the data related to the measurement of the surveying instrument and the first external device and the information about the surveying instrument and the first external device, the cause analysis unit obtains data related to the second external device and the communication network. The surveying system according to any one of claims 1 to 3, wherein the surveying system is characterized by analyzing the cause of the abnormality and predicting a method for improving the abnormal state based on at least one of the data available through the system.
前記測量機は、入力部および出力部を備え、
前記サーバは、前記異常検出部による異常検出結果ならびに前記原因解析部による原因解析結果および改善方法測結果を前記測量機に報告する報告部を備え、
前記演算制御部は、前記異常検出部による異常検出結果、前記原因解析部による異常状態の改善方法の予測結果に基いて、前記出力部を用いて作業者に報告・助言を行う報告・助言部を備え、
前記入力部は、作業者からの指令を入力可能とすることを特徴とする請求項1~4のいずれかに記載の測量システム。
The surveying instrument includes an input unit and an output unit.
The server includes a reporting unit that reports an abnormality detection result by the abnormality detection unit, a cause analysis result by the cause analysis unit, and a prediction result of an improvement method to the surveying instrument.
The arithmetic control unit uses the output unit to report and give advice to the operator based on the abnormality detection result by the abnormality detection unit and the prediction result of the abnormality state improvement method by the cause analysis unit. Equipped with
The surveying system according to any one of claims 1 to 4, wherein the input unit is capable of inputting a command from an operator.
JP2018070005A 2018-03-30 2018-03-30 Surveying system Active JP7037988B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018070005A JP7037988B2 (en) 2018-03-30 2018-03-30 Surveying system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018070005A JP7037988B2 (en) 2018-03-30 2018-03-30 Surveying system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019179007A JP2019179007A (en) 2019-10-17
JP7037988B2 true JP7037988B2 (en) 2022-03-17

Family

ID=68278322

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018070005A Active JP7037988B2 (en) 2018-03-30 2018-03-30 Surveying system

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7037988B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3872452A1 (en) * 2020-02-27 2021-09-01 Hilti Aktiengesellschaft Method for determining a position and/or the orientation of a measurement device

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012117874A (en) 2010-11-30 2012-06-21 Topcon Corp Measurement device and measurement device communication system including the same
JP2018031618A (en) 2016-08-23 2018-03-01 株式会社トプコン Surveying instrument communication processing system and defect processing method

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02195211A (en) * 1989-01-25 1990-08-01 Matsushita Electric Ind Co Ltd Apparatus for diagnosing defective product
JP3579553B2 (en) * 1996-10-23 2004-10-20 新日本製鐵株式会社 Method and apparatus for diagnosing abnormal state of equipment and product process

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012117874A (en) 2010-11-30 2012-06-21 Topcon Corp Measurement device and measurement device communication system including the same
JP2018031618A (en) 2016-08-23 2018-03-01 株式会社トプコン Surveying instrument communication processing system and defect processing method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019179007A (en) 2019-10-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3055976B1 (en) Methods and systems for a universal wireless platform for asset monitoring
JP7023874B2 (en) Detection method and device, and method and device to improve detection accuracy
JP2004286752A (en) Resource measuring method and system for radio communication base station antenna
US20120072195A1 (en) Modeling Movement Of Air Under A Floor Of A Data Center
US10460267B2 (en) Integration of as built data of a project
JP2020008423A (en) Construction management system
EP2860987B1 (en) Methods and systems for dynamic workflow prioritization and tasking
US10690499B2 (en) Analysis system, analysis method, and storage medium in which analysis program is stored
US11402204B2 (en) Surveying instrument and surveying system
BR102015029155A2 (en) method for acquiring sequential measurements, processor-based device and tangible, non-transient computer readable media
JP7037988B2 (en) Surveying system
JP2014164623A (en) Management system of work vehicle
WO2021174037A1 (en) Laser alignment device
US20200004220A1 (en) Method and apparatus for performing an automatic health checkup for a cnc turning center
JP2013069281A (en) System and method for equipment monitoring component configuration
US20180204435A1 (en) Determination Of A Lead Time For The Replacement Of An Optical Smoke Detector As A Function Of Its Contamination
JP2019007904A (en) Communication management system of surveying instrument
CN111750925A (en) Equipment aging prediction system, method and device
EP3945290A1 (en) Apparatuses, computer-implemented methods, and computer program products for dynamic iterative baseline adjustment
US20160239697A1 (en) Manager, management system, management method, and non-transitory computer readable storage medium
JP7088720B2 (en) Surveying instruments and surveying systems
JP2019211220A5 (en)
EP3547050A1 (en) Device management apparatus, device management method, device management program, storage medium, and device management system
JP4336264B2 (en) Displacement measuring device
CN110967446B (en) Parameter targeting method and device, storage medium and electronic equipment

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210205

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20211209

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20211221

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220221

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20220303

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20220307

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7037988

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150